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知识追踪(KT)是在线教育中一项基础且具有挑战性的任务,同时也是从学习者的学习历史中建立学习者知识状态模型的任务,可以帮助学习者更好地了解自己的知识状态,使教育者更好地了解学习者的学习情况。对在线教育学习者KT研究进行综述。首先,介绍KT的主要任务和发展历程;其次,从传统KT模型… …   相似文献
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书法字文档图像在不良光照条件下的灰度值分布差异较大, 低光照区域图像对比度较低、笔画形态纹理特征出现退化, 传统方法通常仅考虑了局部信息的均值、平方差、熵等因素, 在形态纹理方面考虑较少, 从而对低对比度区域的特征信息不敏感. 针对此类问题, 本文提出了一种多维侧窗聚类分块的退化书法文档的二值化方法CS-SWF (clustering segmentation based SWF), 该方法首先利用SWF卷积核描述具有相似形态学特征的像素块, 之后提出多种修正规则利用下采样提取低纬度信息去修正特征区域. 最后, 对特征图中聚类块进行前后景分离, 得到二值化结果图. 本文使用FMPSNRDRD为指标, 将现有方法和本文方法进行对比, 实验结果表明, 在自建的100张手写退化文档图像数据集下, 本文方法在低对比度暗部区域的二值化效果较为稳定, 在精准度和鲁棒性上优于对比算法.… …   相似文献
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自从1948年经典信息论诞生以来,在其指导下,现代通信技术已经逼近了理论性能极限,例如信息熵H (U)、信道容量C=maxp(x)I (X; Y)以及率失真函数■。长期以来,由于经典信息论只研究语法信息,限制了通信科学的进一步发展。近年来,研究语义信息处理与传输的通信技术获得了学术界的普遍关注,语义通信开辟了未来通信技术发展的新方向,但还缺乏一般性的数学指导理论。为了解决这一难题,构建了语义信息论的理论框架,对语义信息的度量体系与语义通信的理论极限进行了系统性阐述。首先,通过深入分析各类信源的数据特征,以及各种下游任务的需求,总结归纳出语义信息的普遍属性——同义性。由此指出语义信息是语法信息的上级概念,是许多等效或相似语法信息的抽象特征,表征隐藏在数据或消息背后的含义或内容。将语义信息与语法信息之间的关系命名为同义映射,这是一种“一对多”映射,即一个语义符号可以由许多不同的语法符号表示。基于同义映射f这一核心概念,引入语义熵■作为语义信息的基本度量指标,表示为信源概率分布与同义映射的泛函。在此基础上,引入上/下语义互信息■,语义信道容量■以及语义率失真函数■,从而构建了完整的语义信息度量体系。这些语义信息度量是经典信息度量的自然延伸,都由同义映射约束,如果采用“一对一”映射,则可以退化为传统的信息度量。由此可见,语义信息度量体系包含语法信息度量,前者与后者具有兼容性。其次,证明了3个重要的语义编码定理,以揭示语义通信的性能优势。基于同义映射,引入新的数学工具——语义渐近均分(AEP),详细探讨了同义典型序列的数学性质,并应用随机编码和同义典型序列译码/编码,证明了语义无失真信源编码定理、语义信道编码定理和语义限失真信源编码定理。类似于经典信息论,这些基本编码定理也都是存在性定理,但它们指出了语义通信系统的性能极限,在语义信息论中起着关键作用。由同义映射和这些基本编码定理可以推断,语义通信系统的性能优于经典通信系统,即语义熵小于信息熵■,语义信道容量大于经典信道容量Cs≥C,以及语义率失真函数小于经典率失真函数Rs(D)≤R (D)。最后,讨论了连续条件下的语义信息度量。此时,同义映射转换为连续随机变量分布区间的划分方式。相应地,划分后的子区间被命名为同义区间,其平均长度定义为同义长度S。特别是对于限带高斯信道,得到了一个新的信道容量公式■,其中,平均同义长度S表征了信息的辨识能力。这一容量公式是经典信道容量的重要扩展,当S=1时,该公式退化为著名的香农信道容量公式。综上所述,语义信息论依据同义映射这一语义信息的本质特征,构建了语义信息的度量体系,引入新的数学工具,证明了语义编码的基本定理,论证了语义通信系统的性能极限,揭示了未来语义通信的巨大性能潜力。… …   相似文献
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人们对图像显示设备高分辨率和逼真视觉感知的需求随着现代信息技术的发展日益增长,这对计算机软硬件提出了更高要求,也为渲染技术在性能与工作负载上带来更多挑战.利用深度神经网络等机器学习技术对渲染图像进行质量改进和性能提升成为了计算机图形学热门的研究方向,其中通过网络推理将低分辨率图像… …   相似文献
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基于云-边缘计算的车联网(Cloud-Edge computing for the Internet of Vehicle,CEIoV)能够支持大规模车辆的实时访问与服务请求,为了保证其内部资源的安全性,需要对车辆进行身份认证而后才能接入CEIoV;但是车辆本身处于运行状态且计算… …   相似文献
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多重不确定性环境下的非线性系统辨识是一个开放问题. 贝叶斯学习在描述、处理不确定性方面具有显著优势, 已在线性系统辨识方面得到广泛应用, 但在非线性系统辨识的应用较少, 且面临概率估计复杂、计算量大等难题. 针对上述问题, 以典型维纳(Wiener)非线性过程为对象, 提出基于随… …   相似文献
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自动驾驶场景下的目标检测是计算机视觉中重要研究方向之一,确保自动驾驶汽车对物体进行实时准确的目标检测是研究重点。近年来,深度学习技术迅速发展并被广泛应用于自动驾驶领域中,极大促进了自动驾驶领域的进步。为此,针对YOLO(You Only Look Once)算法在自动驾驶领域中的… …   相似文献
邓亚平  李迎江 《计算机应用》2024,44(6):1949-1958
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深度神经网络(DNN)已被广泛应用于各种任务,而在部署前对DNN进行充分测试尤为重要,因此需要构建能够对DNN进行充分测试的测试集.由于标注成本受限,通常通过测试样例选取的方式得到测试子集.然而,人们使用基于预测不确定性的方法(该方法在发现误分类样例和提升重训练表现方面表现出卓越… …   相似文献
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微架构设计是处理器开发的关键阶段,处在整个设计流程的上游,直接影响性能、功耗、成本等核心设计指标. 在过去的数十年中,新的微架构设计方案,结合半导体制造工艺的进步,使得新一代处理器能够实现更高的性能和更低的功耗、成本. 然而,随着集成电路发展至“后摩尔时代”,半导体工艺演进所带来的红利愈发有限,功耗问题已成为高能效处理器设计的主要挑战. 与此同时,现代处理器的架构愈发复杂、设计空间愈发庞大,设计人员期望进行快速精确的指标权衡以获得更理想的微架构设计. 此外,现有的层层分解的设计流程极为漫长耗时,已经难以实现全局能效最优. 因此,如何在微架构设计阶段进行精确高效的前瞻性功耗估计和探索优化成为关键问题. 为了应对这些挑战,机器学习技术被引入到微架构设计流程中,为处理器的微架构建模和优化提供了高质量方案. 首先介绍了处理器的主要设计流程、微架构设计及其面临的挑战,然后阐述了机器学习辅助集成电路设计,重点在于使用机器学习技术辅助微架构功耗建模和设计空间探索的研究进展,最后进行总结展望.

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基于差分隐私的深度学习隐私保护方法中,训练周期的长度以及隐私预算的分配方式直接制约着深度学习模型的效用.针对现有深度学习结合差分隐私的方法中模型训练周期有限、隐私预算分配不合理导致模型安全性与可用性差的问题,提出一种基于数据特征相关性和自适应差分隐私的深度学习方法(deep le… …   相似文献
康海燕  王骁识 《电子学报》2024,52(6):1963-1976
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为了解决现有遥感图像超分辨率重建模型对长期特征相似性和多尺度特征相关性关注不足的问题,提出了一种基于跨尺度混合注意力机制的遥感图像超分辨率重建算法.首先提出了一个全局层注意力机制(global layer attention, GLA),利用层注意力机制加权融合不同层级的全局特征… …   相似文献
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由于遥感图像具有背景复杂、目标较小且密集、尺度连续变化大等特点;通用目标检测器难以较好地适应;导致检测效果不佳。针对以上问题;基于YOLOv5s模型;提出一种多分支特征映射的遥感图像目标检测算法。首先;利用结构重参数化技术设计一种结合门控通道转换的RepVGG模块;采用其串联结构… …   相似文献
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该文研究空地协同通信感知一体化系统,其中无人车(UGV)基站和无人机(UAV)中继集群组成空地协同网络,为用户提供通信服务,同时对目标区域进行探测感知。在更加准确的莱斯衰落信道模型下,研究联合优化无人机集群的通信感知关联、发射功率和飞行轨迹以及无人车基站的发射功率和行进轨迹,在目… …   相似文献
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针对柔性极化阵列天线因其结构实时形变而难以波束重构以及性能受损的问题,该文提出一种基于柔性形变天线的极化波束在线重构技术。首先,基于无人机机翼模型的柔性形变状态进行阵列建模,借助于模态法得到实时形变数据,在线重构天线阵列模型;其次,基于矢量阵列天线的阵元响应,构建3维空间中的柔性… …   相似文献
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实体关系联合抽取旨在从文本中抽取出实体关系三元组,是构建知识图谱十分重要的步骤之一.针对实体关系抽取中存在的信息表达能力不强、泛化能力较差、实体重叠和关系冗余等问题,提出了一种实体关系联合抽取模型RGPNRE.使用RoBERTa预训练模型作为编码器,提高了模型的表达信息能力.在训… …   相似文献
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<正>处理器芯片是信息系统的控制和算力根基.当前海量应用的不断演进对处理器性能和能效产生了指数级提升的追求,处理器芯片的设计规模和复杂度变得越来越大,设计难度越来越高,现有的层层分解的处理器设计流程已经难以实现全局能效最优.发展处理器芯片跨层优化设计方法与关键技术,对于提升处理器芯片设计的性能和自动化程度,解决芯片设计门槛高、周期长等难题具有重大的意义.为进一步推动我国学者在处理器芯片跨层优化领域的研究,及时报道我国学者的相关最新研究成果,我们组织了本期“处理器芯片跨层优化”专题,旨在聚焦促进处理器芯片跨层优化的方法理论、设计与验证关键技术、典型处理器芯片设计应用案例等创新性研究.本专题2024年1月底征稿结束,经过七十余人次专家的两轮评审,最终收录了8篇论文,… …   相似文献
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E2算法是AES首轮征集的15个候选算法之一,具有优良的软硬件实现效率和较强的安全性。该文利用多重集和差分枚举技术,对E2算法进行中间相遇攻击。首先以E2-128为例,改进了已有的4轮中间相遇区分器,将5轮密钥恢复攻击预计算复杂度降低为${2^{31}}$次5轮算法加密。其次针对… …   相似文献
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针对步态识别易受拍摄视角、外观变化等影响的问题,提出一种基于双支路卷积网络的步态识别方法。首先,提出随机裁剪随机遮挡的数据增强方法 RRDA(Restricted Random Data Augmentation),以扩展外观变化的数据样本,提高模型遮挡的鲁棒性;其次,采用结合注… …   相似文献
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以深度神经网络(deep neural network, DNN)为基础构建的自动驾驶软件已成为最常见的自动驾驶软件解决方案. 与传统软件一样, DNN也会产生不正确输出或意想不到的行为, 基于DNN的自动驾驶软件已经导致多起严重事故, 严重威胁生命和财产安全. 如何有效测试基于… …   相似文献
谢瑞麟  崔展齐  陈翔  郑丽伟 《软件学报》2024,35(6):2753-2774
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